基于行为模糊控制的移动机器人路径规划

针对未知环境下移动机器人路径规划和提高自主导航安全性问题,基于行为的控制结构思想,在此基础上提出了一种基于模糊控制的移动机器人路径规划算法;根据传感器接收的障碍物和目标距离方位信息,将路径规划分成避障行为、趋向目标行为;结合模糊逻辑理论和人类驾驶经验,制定模糊规则,输出转角和速度;仿真结果表明,移动机器人能够克服环境中的不确定性,有效地实现良好的路径规划,验证了模糊控制算法的可行性,体现了该路径规划策略的有效性和正确性。     

基于粒子滤波和人工势场法的放射源搜寻方法

针对放射源搜寻过程中难度大、定位精度低等问题，提出了一种适用于移动机器人的自主寻源方法。该方法利用移动机器人搭载辐射探测器采集的剂量计数值，根据γ射线的衰减规律建立辐射衰减模型；在机器人前进的过程中利用粒子滤波算法对放射源的参数进行实时估计；采用高斯分布函数对重采样后的粒子进行自适应更新，保证重采样后的粒子具有多样性；根据辐射环境创建机器人路径规划模型，采用人工势场法规划机器人的自主寻源路径。实验在Matlab下进行了仿真验证，结果表明，该方法在有遮挡环境下能够搜寻到未知的单点源，同时自适应更新能够提高算法的稳定性，缩小寻源误差。     

无人船安全目标追踪与自动避障算法

设计了无人船安全目标追踪算法和双回路追踪以及自动避障控制策略,内回路是控制无人船安全目标追踪并与目标保持一定安全距离,通过Lyapunov函数证明了该控制算法的渐近稳定性。外回路是无人船在安全距离内发现障碍,将目标点虚拟化,运用模糊控制原理,实现自动避障。优化传统的Dijkstra算法,设计了无人船实时最短路径算法。仿真结果表明,提出的综合算法能够实现无人船以合理速度通过最短距离,兼顾了时间效率,并能顺利避障。     

移动机器人目标识别算法

针对移动机器人在目标识别过程中对视觉图像特征点提取慢,匹配不准确等特点,提出了一种基于SIFT算法的改进目标识别算法。通过采用组合匹配策略,将特征关键点间的距离和内积同时进行考察,根据其自身值的大小,决定对匹配相似度的贡献。组合策略的引入有效地解决了机器人在目标识别中对相同特征图像不能匹配和不同特征图像能够匹配的问题。为克服目标匹配时实性差的弱点,以关键点为根据构建K维树结构,采用最近邻点搜索,快速找出正确匹配的特征点。为实现移动机器人目标识别过程中的自主性,在特征点匹配过程中引入自适应阈值进行判断。实验表明,该方法对移动机器人目标识别准确率有较大提升,能够满足移动机器人在目标识别和跟踪过程中对视频图像处理的实时性和准确性的要求。     

改进蚁群算法的局部信息动态路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度慢、对动态路径变化适应性低的局限性,提出了一种基于局部信息获取策略的动态改进型蚁群算法。该算法利用局部信息获取策略,进行最优局部目标点的获取,然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径,再重复循环获取新的最优局部目标点,直到找到全局目标点。与此同时,将提出的改进型蚁群算法应用于动态路径规划中的路径寻优与避障,仿真结果表明：提出的算法在具有与传统蚁群算法相当的路径优化效果的同时,能够有效适应障碍变化、大大提高了路径规划的收敛速度。     

基于模糊贝叶斯网络算法的智能轮椅避障

对传统BP神经网络模糊逻辑的智能轮椅避障方法在训练过程中存在的过拟合和避障路径不够优化的问题,提出了一种模糊贝叶斯网络避障算法以降低神经网络的复杂度。该算法利用模糊神经网络对隶属度函数的参数进行自主学习调整,同时为增强神经网络的泛化能力和计算能力,在网络目标函数中加入权衰减项,利用贝叶斯原理优化神经网络的结构和权值。仿真和实机实验表明,该算法在训练结果和避障效果上均优于传统BP神经网络,提高了智能轮椅避障的实时性,优化了避障路径,可满足用户对智能轮椅安全性和舒适性的需求。化了避障路径,可满足用户对智能轮椅安全性和舒适性的需求。     

基于视觉SLAM和目标检测的语义地图构建

语义信息对于移动机器人理解环境内容、执行复杂任务至关重要,针对ORB-SLAM2构建的点云过于稀疏、缺乏语义信息、点云所占存储空间大等问题,提出将目标检测算法与视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术紧密结合,构建环境的稠密点云语义地图。首先,通过目标检测网络YOLO v3及对象正则化准确获取物体的2D标签,并经过ORB-SLAM2算法构建环境的稀疏点云地图,通过含有2D标签的彩色图像和对应的深度图像以及关键帧来生成含有语义信息的稠密点云标签,使用基于图的分割算法对稠密点云进行分割,再将点云标签与分割后的点云进行融合,进而构建环境的稠密点云语义地图。文中方法在TUM公开数据集上进行试验,实验表明可以构建出效果较好的语义地图。与传统的ORB-SLAM2相比,此系统在构建地图的过程中,相机的绝对位姿误差和绝对轨迹误差分别减少了16.02%和15.86%,提高了建图精度。为了减小点云地图的存储空间,方便移动机器人进行避障和导航,最终将所构建的语义地图转换为八叉树地图。     

基于二维激光雷达的避障系统的设计与实现

根据低成本二维激光雷达的三角测距系统,设计了一种基于二维激光雷达的双ARM Cortex-M4架构的移动机器人避障控制系统。该控制系统采用两块STM32F407为硬件平台,二者之间通过串口进行通信。通过多线程任务划分,按照不同优先级的调度任务实现移动机器人的实时避障功能。移动机器人采用直流减速电机,并以二次曲线拟合速度控制决策算法。实验结果表明,系统能很好地达到实时避障的目的。     

移动机器人自主返航控制系统设计与实验

针对遥控移动机器人在通信信号中断后,无法对其进行控制的问题,设计了移动机器人自主返航控制系统,实现信号中断后移动机器人按原路径自主返航直至恢复控制信号或返回初始位置。提出了基于控制意图融合里程计和光纤陀螺仪的定位算法,对移动机器人运动学模型的结构参数进行了校正,大幅度提高了移动机器人定位精度;基于嵌入式Linux平台设计了返航控制软件系统,在信号正常的情况下,启动遥控模式,遥控机器人移动并记录路径坐标点,信号中断则开启返航模式,采用线性控制率和PID控制率实现对移动机器人路径跟踪控制。基于实际应用环境开展自主返航实验验证,实验结果表明该控制系统能够在通信信号中断后以较高的精度控制移动机器人实现自主返航。该系统能够解决移动机器人在应用中的实际问题,且代码可移植性高、通用性强。     

基于移动机器人的室内火灾预警点探测与定位的方法研究

火灾探测技术已成为对火灾进行预防的重要手段之一,目前常用的固定式火灾探测装置不能自主的探测和定位到火警点,对火灾发生初期的预防和灭火有一定的局限性。论文针对该问题,在分析火灾探测技术的基础上,提出一种多位姿仿人鼻的火灾探测装置,并制备出样机,同时尝试将其与可移动机器人结合来实现对室内火警点的探测和定位。基于不同的烟雾情况制定出不同的探测准则,根据该准则进行路径轨迹仿真,经过仿真结果可以看到移动机器人最终定位到火警点的位置。可移动的火灾探测装置在探测和定位到火警点的过程中,若所在空间中由拐角或家具死角导致烟雾扩散有聚集死角的情况存在,会对探测和定位过程造成很大的影响,仿真实验中的移动机器人在探测和定位火警点中的轨迹可以看出死角的存在虽然影响了对火警点的探测,但最终还是能够探测和定位到火警点,其路径轨迹表现出很好的一致性和连续性。     

一种复杂环境下移动机器人避障新方法

基于传统人工势场法的机器人避障算法虽然计算量小、实时性好,但在陷阱区域或在障碍物前可能产生震荡,导致机器人不能到达目标点,为解决上述缺陷,提出一种带记忆功能的沿边法。通过记录和分析障碍物边缘人工势场法的局部最小点来判断目标点是否被障碍物包围,从而避免机器人来回震荡和围着目标点旋转的发生。该方法步骤分为沿边行为激活和退出条件、局部最小点记录条件以及目标点被障碍物包围的判断准则。通过实验,结果表明该方法解决了复杂环境下机器人的避障问题。该方法用于复杂环境下的机器人避障是可行的、有效的。     

Collision avoidance for a mobile robot based on radial basis function hybrid force control technique

Collision avoidance is always difficult in the planning path for a mobile robot. In this paper, the virtual force field between a mobile robot and an obstacle is formed and regulated to maintain a desired distance by hybrid force control algorithm. Since uncertainties from robot dynamics and obstacle degrade the performance of a collision avoidance task, intelligent control is used to compensate for the uncertainties. A radial basis function (RBF) neural network is used to regulate the force field of an accurate distance between a robot and an obstacle in this paper and then simulation studies are conducted to confirm that the proposed algorithm is effective.     

适用于实时避障的新型智能化机器人敏感皮肤的研究

在未知环境中,实时避障是实现智能化机器人自主工作的关键技术。敏感的皮肤可以使智能机器人具有环境感知和实时决策的能力。研制的敏感皮肤南模块化和带有强数据处理能力的微型红外传感器阵列构成,可以粘贴在机器人表面,依赖于皮肤上的红外传感器来感知外部环境。系统采用了几何光学模型法来测量敏感皮肤与障碍物间的距离。实验结果表明,在感知区域内,敏感皮肤能够实时准确地给出多关节机器人周围的障碍物存在和距离信息,为解决机器人避障问题提供新的范例。同时敏感皮肤的研制也是机器人在传感和控制领域中应用的一次尝试,对促进机器人和各相关科学的发展及提高机器人智能化的水平具有深远的意义,并将有着广阔的应用前景。     

基于机器鱼的内陆湖泊水质在线监测系统设计

仅依赖无线传感器网络在线实测是利用多跳式通信实现远程发送与存储数据丢包率高,实验阶段设计的二维结构仿真机器鱼巡游避障性能差,GPRS全天候数据采集与传送所需的流量费用高,针对以上这些问题,设计了一套可进行实测的机器鱼自动巡游避障、水质环境实时监测系统平台;该系统通过移动终端程序设计、利用三维采集路径跟踪算法及WSNs与Wifi热点技术对机器鱼群实现远程精准控制,按照设定深度、路径规划的采集点进行水温水位、PH值、溶解氧、电导率、浊度等常五类水质环境数据实时采集、处理、远程存储、显示、分析及预警,给出了系统的总体设计、机器鱼的结构与控制系统设计、终端节点与协调器的硬件系统及上下位机软件系统设计;利用这套系统对巢湖5个取样点实测,水温、溶解氧、PH值平均误差率分别为0.18%、0.5%及0.01%,远高于其他水质在线监测的精度要求,达到了预期成果;同时对水库及精细水产养殖业等水质在线监测与预警具有很高的推广价值。     

基于传感网络的水下机器人控制器设计

由于水下机器人在水下受到不定水流的干扰,机器人控制器缺陷较大。设备并实现了一种以传感网络配合模糊控制理论的水下机器人控制器。利用频率为20khz的超声波传感器网络组成控制器中的距离测量模块,对水下机器人测量方位和运动速度进行测量,给出了测距过程,主控模块以S3C2410嵌入式主控芯片为主,配合神经网络算法对障碍物进行判断,设计了详细的判断过程,提高机器人水下避障性能。以M3型水下机器人作为测试对象,测试结果说明控制器可以较高完成工作,达到应有水平。     

基于激光雷达的多旋翼飞行器实时避障系统

针对多旋翼飞行器的障碍物规避问题,提出一种基于激光雷达的自主飞行多旋翼飞行器避障系统,实现多旋翼飞行器自主飞行的实时避障;该避障系统针对静态、低速运动障碍物,综合飞行器本体姿态、速度、加速度等状态信息,建立基于改进势场法的避障模型和算法;在机器人操作系统(ROS,Robot Operating System)平台进行该避障系统的软件实现,其通过串口与飞控进行通信,完成多旋翼飞行器的自主避障飞行;同时,为了使该系统能在强光环境正常工作,在不影响系统实时性的前提下,对激光雷达的干扰问题进行优化设计;大量实验表明:该避障算法计算量小,能够保证避障系统的实时性,在机体慢速以及低速运动(机体与障碍物之间的相对运动速度小于等于3 m/s)的场景中能够正确检测范围6 m内,并迅速规避障碍物。     

基于T-S模糊神经网络的智能轮椅避障控制策略

在复杂的环境中,智能轮椅的自主避障是安全的保证。本文提出基于超声波和激光传感器的环境深度分区算法,和T-S模糊神经网路的信息融合方法,实现避障策略。提高了智能轮椅控制系统的实时性和安全性,实现避障控制的高效性。     

一种结合室内空间剖分的声线跟踪法

声线跟踪法是应用于室内声场预测的几何声学模拟经典方法之一,但该方法的计算效率随着室内空间布局复杂度的增加而降低。为了高效地应用于各种室内空间布局,提出了一种结合室内空间剖分的声线跟踪法,该方法将整个室内空间剖分成有限个凸多面体子空间,以减少在声线跟踪过程中与声线求交点的墙面数量,并省略了碰撞点有效性判断,显著提高了计算效率,尤其适用于大型复杂的室内空间布局。